Python 模組/套件推薦

分分鐘教你學會使用 Python AIOHTTP

Python 知名套件 requests 一直是每位 Python 應用開發者在開發 HTTP client 的首選，不過該套件原生並不支援 asyncio, 無法受益於 asyncio 在 I/O 方面高效率的優點，因此如要增加使用 requests 的效率，通常會搭配 multiprocessing 或 threading 模組，透過平行(concurrent)處理提高同一時間能夠執行 HTTP 要求的數量。

所幸我們仍有 AIOHTTP 可以使用，該套件不僅提供與 requests 套件相同的功能，更原生支援 asyncio, 因此可以在不使用 multiprocessing 或 threading 模組的情況下，就能夠達到相當高的執行效率，如果想透過 asyncio 提高 HTTP client 的效能，不妨考慮使用 AIOHTTP 吧！

本文將透過實際範例學習如何使用 AIOHTTP 實作 HTTP client, 建議需有 asyncio 的基礎再閱讀本文為佳。

Last updated on  Feb 9, 2023  in  Python 模組/套件推薦 , Python 程式設計 - 高階  by  Amo Chen  ‐ 10 min read

Python 模組/套件推薦 - itertools & more-itertools

Python 其實內建許多好用的模組，如果運用得當，不僅節省開發時間，還能讓程式碼看起來更加簡潔。

itertools 就屬於內建好用的模組之一，該模組提供不少讓我們能夠方便地處理 iterable （例如 dict, list, tuple, str 等類型的資料），譬如環型走訪、分類群組(group by)、乘積(product）等等。

如果 itertools 內建的函式還不夠的話，還可以安裝 more-itertools 。 more-itertools 提供更多額外的函式可供利用。

本篇將介紹幾種 itertools/more-itertools 中簡單易用的函式，提供除了自己動手實作之外的方法，不僅能夠節省重複開發輪子的時間，也能夠讓程式看起來更加優雅、簡潔。

Posted on  Aug 9, 2020  in  Python 程式設計 - 初階 , Python 模組/套件推薦  by  Amo Chen  ‐ 4 min read

用 pydantic 輕鬆進行設定管理(Settings management)

開發時，不免都會需要實作設定檔，藉由設定檔簡單地改變系統的行為。例如 Debug 模式的開關、資料庫相關設定等等，都通常會放在設定檔中。

而 Python 不僅提供內建模組 configparser 能夠簡單實作設定檔之外，也可以簡單利用 class 實作設定檔，例如以下 2 個檔案就是 class 形式的設定檔範例：

# settings.py
class Settings(object):
    DB_HOST = 'localhost'
    DB_PORT = 8888


settings = Settings()

# test.py
from settings import settings


print(settings.DB_HOST, settings.DB_PORT)

然而，現今開發專案也經常會使用 dotenv （例如 python-dotenv ）讓設定更加方便。

除了自行開發結合 dotenv 的功能之外，其實可以選擇利用 pydantic 輕鬆地整合 class 形式的設定檔與 dotenv 。

Posted on  Jul 1, 2020  in  Python 模組/套件推薦 , Python 程式設計 - 高階  by  Amo Chen  ‐ 3 min read

SQLAlchemy join subqueries 範例

子查詢(subquery)是使用 SQL 查詢經常會使用的技巧之一，不過各家 ORM(Object-relational mapping) 並沒有共通的實作標準，因此 subquery 的使用方法不一定會相同，這大概是使用 ORM 所必須面對的問題。

本篇紀錄 SQLAlchemy 中如何使用 subquery 以及 subquery 的 JOIN 範例。

Posted on  Mar 11, 2020  in  Python 模組/套件推薦  by  Amo Chen  ‐ 2 min read

Python dotenv 介紹與使用教學

將一些重要的資料存在環境變數(environment variable)中，是開發時常見的手段，不僅可以避免將重要的資料不小心 commit 進 codebase 之外，也可以利用環境變數儲存系統或程式設定，實務上也經常利用環境變數區隔開發環境(development)與生產環境(production)，例如：

if os. getenv('MODE') == 'development':
    # do development-related things
    pass
else:
    # do production-related things
    pass

但隨著需要設定的環境變數增多，可能導致每次進行開發都有一堆環境變數要先塞好，如果你有遇到這種情況，不妨試試 python-dotenv 吧！

Posted on  Feb 12, 2020  in  Python 模組/套件推薦  by  Amo Chen  ‐ 2 min read